Seg\u00fan un nuevo estudio realizado por investigadores de Penn State, el movimiento por la ciudad predijo casos de COVID-19 en el condado de Center, Pensilvania, durante las \u00f3rdenes iniciales de confinamiento y restricciones posteriores fases en 2020. Los investigadores utilizaron datos de tel\u00e9fonos m\u00f3viles y c\u00e1maras de tr\u00e1fico, como la que apunta a Park Ave cerca del arboreto de Penn State que se muestra aqu\u00ed, para aproximar el movimiento. Cr\u00e9dito: Penn State <\/p>\n
La cantidad de gente que se mov\u00eda por la ciudad predijo los casos de COVID-19 en un condado rural de Pensilvania en 2020, seg\u00fan un nuevo estudio realizado por investigadores de Penn State. Los investigadores aproximaron el movimiento durante las \u00f3rdenes iniciales de quedarse en casa y las fases restringidas posteriores mediante el uso de datos de c\u00e1maras de tr\u00e1fico y dispositivos m\u00f3viles. Confirmaron que los aumentos en el movimiento precedieron a los aumentos en los casos de COVID-19 en el condado de Center, Pensilvania. Los resultados tambi\u00e9n revelaron el cumplimiento general de las regulaciones locales y sugieren que este tipo de datos de vigilancia pasiva podr\u00edan usarse para monitorear y mejorar las pautas de intervenci\u00f3n conductual para el manejo de brotes. <\/p>\n
\u00abCon el surgimiento del brote de COVID-19 en 2019, los gobiernos locales inicialmente se basaron en gran medida en intervenciones conductuales como \u00f3rdenes de quedarse en casa para limitar la transmisi\u00f3n\u00bb, dijo Christina Faust, investigadora postdoctoral en Penn State y primera autora de El estudio. \u00abSaber si las personas est\u00e1n dispuestas a seguir este tipo de intervenciones, y si estas intervenciones hacen lo que se espera que hagan, es importante para la planificaci\u00f3n de futuros brotes\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores calcularon el movimiento de marzo a agosto de 2020 en Center County, Pensilvania, que alberga el campus de University Park de Penn State, durante un per\u00edodo en el que los estudiantes universitarios no resid\u00edan principalmente en la zona. Este per\u00edodo abarc\u00f3 las restricciones m\u00e1s estrictas del condado, incluida una fase roja de 40 d\u00edas que involucr\u00f3 una orden de quedarse en casa, excepto para negocios y actividades de soporte vital; una fase amarilla de 20 d\u00edas que enfatiz\u00f3 el trabajo y la ense\u00f1anza remotos y una preferencia por el comercio minorista en la acera; y los 78 d\u00edas iniciales de una fase verde que exig\u00eda una capacidad reducida en las empresas locales, el uso de mascarillas en p\u00fablico y pautas para la reapertura de empresas adicionales.<\/p>\n
\u00abEvaluar el impacto de las estrategias de intervenci\u00f3n es especialmente importante en las \u00e1reas rurales , donde el acceso a la atenci\u00f3n m\u00e9dica a menudo es limitado y carece de recursos\u00bb, dijo Nita Bharti, profesora de biolog\u00eda de Lloyd Huck Early Career en Penn State y autora principal del art\u00edculo. \u00abLas \u00e1reas rurales tienen una capacidad de atenci\u00f3n m\u00e9dica limitada y luchan por manejar la gran cantidad de pacientes que esperamos ver durante brotes como este. Las estrategias preventivas para limitar la transmisi\u00f3n son fundamentales\u00bb.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 dos fuentes de datos como proxies para el movimiento. Recolectaron im\u00e1genes en tiempo real de 19 c\u00e1maras de tr\u00e1nsito de todo el condado, incluidas carreteras \u00abde conexi\u00f3n\u00bb que brindan enlaces entre pueblos y carreteras \u00abinternas\u00bb que miden el movimiento dentro de los pueblos. Tambi\u00e9n estudiaron datos de ubicaci\u00f3n an\u00f3nimos de dispositivos m\u00f3viles de la empresa SafeGraph, que capturaron visitas a m\u00e1s de dos mil puntos de inter\u00e9s en todo el condado, incluidos supermercados, cafeter\u00edas, gasolineras y ubicaciones en el campus de Penn State. El equipo compar\u00f3 el n\u00famero de visitas m\u00f3viles registradas en el verano de 2020 con el verano anterior a la pandemia de 2019 para identificar las diferencias debidas a las intervenciones conductuales. Sus resultados aparecen en un art\u00edculo publicado en la revista Epidemiology & Infection.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n descubri\u00f3 que, al pasar de la fase roja a la amarilla y especialmente de la fase amarilla a la verde, el volumen de tr\u00e1fico aument\u00f3 tanto en el interior como en el conector. carreteras. Aunque el n\u00famero de visitas a los puntos de inter\u00e9s locales fue significativamente menor que el n\u00famero de visitas de 2019, aument\u00f3 a medida que se levantaron las restricciones.<\/p>\n
\u00abDurante las fases m\u00e1s estrictas, el movimiento fue principalmente interno, que es lo que esperar\u00edamos ver para reducir las oportunidades de transmisi\u00f3n entre pueblos\u00bb, dijo Faust. \u00abA medida que disminuyeron las restricciones, vimos mucho m\u00e1s tr\u00e1fico, particularmente en las carreteras de conexi\u00f3n, y m\u00e1s visitas m\u00f3viles a los puntos de inter\u00e9s, lo que en conjunto sugiere el cumplimiento general de estas estrategias de intervenci\u00f3n. Lo que es particularmente tranquilizador es que, a pesar de que los cambios en las regulaciones de fase fueron anunciado 10 d\u00edas antes de que se implementaran, no vimos un cambio en el movimiento hasta que la nueva fase entr\u00f3 en vigencia\u00bb.<\/p>\n
Los casos informados de COVID-19 en el condado estaban relacionados con el movimiento recopilado de ambas fuentes de datos , con un retraso de 9 a 18 d\u00edas seg\u00fan el tipo de datos. Los investigadores creen que este retraso incluye el tiempo de incubaci\u00f3n del virus cuando una persona est\u00e1 infectada pero es posible que a\u00fan no muestre s\u00edntomas, as\u00ed como en algunos casos retrasos considerables para acceder a una prueba y recibir los resultados.<\/p>\n
\u00abAumenta el movimiento de manera confiable aumentos precedidos en los casos de COVID-19 durante el per\u00edodo de estudio\u00bb, dijo Faust. \u00abEstos resultados sugieren que el tr\u00e1fico de veh\u00edculos y los datos de visitas m\u00f3viles podr\u00edan usarse en tiempo real para monitorear el brote. Por ejemplo, si hay un aumento en el movimiento, los gobiernos locales podr\u00edan reforzar los mensajes y prepararse para asignar recursos para la atenci\u00f3n m\u00e9dica a personas de alto movimiento\u00bb. \u00e1reas\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores se\u00f1alan la importancia de utilizar m\u00faltiples tipos de datos; las fuentes de datos individuales pueden medir diferentes tipos de comportamientos y reflejar ciertos subconjuntos de una poblaci\u00f3n. Por ejemplo, creen que los datos del veh\u00edculo pueden representar a los residentes permanentes, mientras que las visitas m\u00f3viles pueden reflejar mejor a los estudiantes. Si bien las \u00e1reas urbanas pueden tener m\u00e1s fuentes de datos disponibles, este estudio demuestra que la combinaci\u00f3n de las fuentes de datos existentes en las \u00e1reas rurales, el tr\u00e1fico de veh\u00edculos y los datos m\u00f3viles, brindan informaci\u00f3n importante.<\/p>\n
\u00abLas \u00e1reas rurales generalmente experimentaron introducciones tard\u00edas del virus y brotes tard\u00edos , pero las regulaciones estatales se basaron en gran medida en brotes en \u00e1reas urbanas, donde ocurri\u00f3 la mayor parte de los casos\u00bb, dijo Bharti. \u00abLa supervisi\u00f3n local, cuando se combina con la respuesta y el socorro federal y estatal, puede servir de manera m\u00e1s efectiva a los esfuerzos de respuesta, gesti\u00f3n y planificaci\u00f3n de brotes. Aqu\u00ed mostramos que medir los movimientos de la poblaci\u00f3n local a trav\u00e9s de enfoques pasivos puede ayudar a evaluar la eficacia de las estrategias de intervenci\u00f3n e informar las pol\u00edticas que prevenci\u00f3n de la transmisi\u00f3n de objetivos\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Evaluaci\u00f3n de la respuesta local a la pandemia de COVID-19 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Christina L. Faust et al, La vigilancia pasiva eval\u00faa el cumplimiento de las restricciones de comportamiento de COVID-19 en un condado rural de EE. UU. , Epidemiolog\u00eda e Infecci\u00f3n (2021). DOI: 10.1017\/S0950268821002107 Proporcionado por la Universidad Estatal de Pensilvania Cita<\/strong>: Los datos de tr\u00e1fico y tel\u00e9fonos m\u00f3viles predicen el recuento de casos de COVID en la zona rural de Pensilvania (25 de octubre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/ news\/2021-10-traffic-mobile-covid-case-rural.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Seg\u00fan un nuevo estudio realizado por investigadores de Penn State, el movimiento por la ciudad predijo casos de COVID-19 en el condado de Center, Pensilvania, durante las \u00f3rdenes iniciales de confinamiento y restricciones posteriores fases en 2020. Los investigadores utilizaron datos de tel\u00e9fonos m\u00f3viles y c\u00e1maras de tr\u00e1fico, como la que apunta a Park Ave … Continuar leyendo \u00abLos datos de tr\u00e1fico y telefon\u00eda m\u00f3vil predicen el n\u00famero de casos de COVID en la zona rural de Pensilvania\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-83","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=83"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=83"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=83"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=83"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}